一种基于用户画像的综合能源服务分析方法及系统与流程

1.本发明涉及能源分析技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的综合能源服务分析方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.在缓解供能紧缺、实现能源高效利用、保障可再生能源消纳的背景下，综合能源服务能够有效缩短能源产业链、降低用能成本、实现新型电力系统下能源资源的合理优化配置，是支撑能源转型的优选和未来能源系统的可靠发展方向。综合能源系统包括综合能源与能源服务，综合能源包括冷、热、电、气等不同负荷,能够灵活接入和消纳分布式能源、实现多种类型能源的耦合。能源服务则包括分布式光伏发电、电化学储能、冷热电气联供、电力需求侧管理等不同类型的商业模式。在综合能源系统的用能场景下，用户画像能够突出用能行为、需求响应机制，对于用能优化具有重要意义。随着能源转型的推进与用户侧资源的丰富，综合能源系统的中心逐渐向用能主体侧偏移，海量用户数据对传统的数据处理方式提出了新的挑战。另外，由于主体用能模式和供能特点的多样化，对于个性化能源服务的需求不断增加。因此，如何基于海量的用户数据和多样化的服务形式形成精准且具有针对性的综合能源服务成为现有技术亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于用户画像的综合能源服务分析方法及系统，能够根据用户的用能需求刻画用能行为画像，形成精准的综合能源服务需求，并通过服务效用价值评估分析多元用户的潜力。
5.为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
6.本发明第一方面提供了一种基于用户画像的综合能源服务分析方法，包括以下步骤：
7.获取综合能源系统中用户的能源数据；
8.对能源数据进行分类和处理；
9.根据用户的能源数据提取用户用能特征，构建多维度用户用能行为画像；
10.基于用户用能行为画像确定综合能源服务指标；
11.基于综合能源服务效用价值评估方法，根据综合能源服务指标对综合能源服务的服务成本和服务效用进行成本效用分析；
12.根据成本效用分析结果构建综合能源服务定量模型，利用综合能源服务定量模型对用户潜力进行评估。
13.进一步的，所述能源数据包括各时刻的用电量、用热量和用气量。
14.进一步的，采用模糊c均值算法对能源数据进行分类和处理。
15.进一步的，所述根据用户的能源数据提取用户用能特征，构建多维度用户用能行为画像的具体步骤为：
16.采用模糊c均值算法对能源数据进行聚类；
17.根据聚类结果得到用户用能特征行为标签；
18.利用用户用能特征行为标签对能源数据进行标注，得到用户用能行为画像。
19.进一步的，确定的综合能源服务指标包括可靠化服务需求指标、清洁化服务需求指标、高效化服务需求指标、智能化服务需求指标以及经济化服务需求指标。
20.进一步的，所述基于综合能源服务效用价值评估方法，根据综合能源服务指标对综合能源服务的服务成本和服务效用进行成本效用分析的具体步骤包括：
21.根据固定成本和可变成本计算综合能源的服务成本，其中，固定成本包括人工费用、环境成本费用、固定资产折旧费用及其他固定成本，可变成本通过单位可变成本及能源服务容量进行计算；
22.综合能源的服务效用根据综合能源服务的单位效用与能源服务容量计算。
23.进一步的，所述根据成本效用分析结果构建综合能源服务定量模型，利用综合能源服务定量模型对用户潜力进行评估的具体步骤包括：
24.确定能源服务容量所针对的能源用户；
25.根据能源用户用能行为匹配相应综合能源服务，其中匹配的相应综合能源服务包括能源服务推送优先级、能源服务容量和能源服务内容；
26.根据匹配的综合能源服务计算综合能源服务容量；
27.根据成本效用分析结果选择综合能源服务容量下能源服务效用与能源服务成本之差的最大值，得到综合能源服务定量模型。
28.本发明第二方面提供了一种基于用户画像的综合能源服务分析系统，包括：
29.用户数据分析模块，被配置为获取综合能源系统中用户的能源数据，并对能源数据进行分类和处理；
30.用户画像构建模块，被配置为根据用户的能源数据提取用户用能特征，构建多维度用户用能行为画像；
31.能源服务需求模块，被配置为基于用户用能行为画像确定综合能源服务指标；
32.基于综合能源服务效用价值评估方法，根据综合能源服务指标对综合能源服务的服务成本和服务效用进行成本效用分析；
33.综合能源服务生成模块，被配置为根据成本效用分析结果构建综合能源服务定量模型，利用综合能源服务定量模型对用户潜力进行评估。
34.本发明第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于用户画像的综合能源服务分析方法中的步骤。
35.本发明第四方面提供了一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的基于用户画像的综合能源服务分析方法中的步骤。
36.以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
37.本发明公开了一种基于用户画像的综合能源服务分析方法及系统，通过掌握和运营用户数据，利用用户画像技术，对用户进行针对性的服务匹配，并且基于服务成本和服务
效用两方面进行分析，保障综合能源服务的经济性和实用性，对于帮助用户降低用能成本，提升社会能效水平具有重要意义。
38.本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
39.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
40.图1为本发明实施例一中基于用户画像的综合能源服务分析方法流程图；
41.图2为本发明实施例二中基于用户画像的综合能源服务分析系统框架图。
具体实施方式
42.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
43.应当说明的是，本发明实施例中，涉及到用户能源数据等相关的数据，当本发明以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
44.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合；
45.实施例一：
46.本发明实施例一提供了一种基于用户画像的综合能源服务分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
47.s1：获取综合能源系统中用户计量表中的用户的能源数据并进行储存与整合，其中，能源数据包括各时刻的用电量、用热量和用气量。
48.s11：综合能源系统中用户的能源数据的主要来源包括综合能源系统所属地区的电力管理部门和政府统计、规划部门收集综合能源园区年末用电总量、综合能源园区年度峰值负荷、综合能源园区年末总人口、综合能源园区gdp、综合能源园区产业结构、综合能源园区地理位置、综合能源园区周边交通条件、综合能源园区总面积、综合能源园区建成区面积、各行业单位产值能耗、人均生活消费水平、园区规划目标等。统计对园区负荷密度产生影响的相关因素的数据，在统计整理相关影响因素历史数据的基础上，确定各分类负荷的主要影响因素，同时计算园区历史年各分类负荷密度。此外，还包含各类用能负荷特性分析指标用以描述负荷特性在年、季节、月、周、日等不同周期内的变化情况，通过对这些特定指标参数进行分析计算，可以定量地描述终端用户乃至园区整体负荷特性的发展及变化规律，从而直观地反映园区能源系统的运行状况。
49.需要特别说明的是，本实施例中获取的用户能源数据，用户均知晓并且同意，本发明主要面对于愿意接受综合能源服务且享受其带来的便利的用户，并不存在任何违法获取
用户数据的行为。
50.s12、对获取的能源数据进行异常数据筛选与缺失数据填充，使用标准差法识别并替换异常数据，计算方式如下：
[0051][0052]
其中，ni为该计算时间尺度总天数，q
t
为第t次能源数据，n为能源数据的获取次数，为计算时间尺度能源数据均值，为替换后的数据。
[0053]
s2：对能源数据进行分类和处理，具体的，采用模糊c均值算法对能源数据进行分类和处理。
[0054]
s21：对用户用能数据进行聚类处理，采用模糊c均值算法对用户数据进行聚类，形成用户用能行为画像，将k个向量xi分为m个子集，求每个子集的聚类中心，并使得非相似性指标价值函数ε达到最小：
[0055][0056][0057]
其中，加权函数m＝2，第i个聚类中心与第j个数据点的欧式距离l
ij
＝|x
j-pj|。
[0058]
s22：构建目标函数其中，求导聚类中心pm、隶属度得到无约束优化问题的极值点：
[0059][0060][0061]
s23、计算聚类中心与隶属度：
[0062][0063][0064]
使得聚类中心与隶属度迭代不断迭代，直到满足收敛条件时迭代结束，完成模糊c均值聚类。
[0065]
s3：根据用户的能源数据提取用户用能特征，构建多维度用户用能行为画像。
[0066]
s31：采用模糊c均值算法对能源数据进行聚类；
[0067]
s311、设定聚类个数s、隶属度因子s、迭代停止阈值n,随机初始化隶属度矩阵q；
[0068]
s312、根据聚类中心与隶属度计算客户标签的聚类中心、隶属度矩阵；
[0069]
s313、行收敛判断，若目标函数的变化值小于预设阈值，则输出聚类结果，最后完成聚类。
[0070]
s32：根据聚类结果得到用户用能特征行为标签，其中，用户用能特征行为标签包含能源用户负荷水平标签、构建能源用户用能行为模式标签、构建能源用户需求响应互动能力标签和构建能源用户历史能源交易费用标签。
[0071]
s33：利用用户用能特征行为标签对能源数据进行标注，得到用户用能行为画像。
[0072]
s4：基于用户用能行为画像确定综合能源服务指标，其中，确定的综合能源服务指标包括可靠化服务需求指标、清洁化服务需求指标、高效化服务需求指标、智能化服务需求指标以及经济化服务需求指标。
[0073]
s41：可靠化服务需求指标：用能安全稳定是能源消费的基本需求，园区内生产生活的电、热(冷)、气等负荷必须得到满足，同时保障必要的供能可靠性和供能质量。具体包括：
[0074]
(1)一站式能源供应
[0075]
多能供应是园区综合能源服务基本服务内容，利用天然气三联供、电制热、电制气等多能生产和转换技术，建设综合能源站，实现多种能源的一站式集成供应。
[0076]
(2)专业化运维检修
[0077]
综合能源服务商整合传统单一能源运维检修的服务资源，开展一体化专业运维检修服务，保障用能的安全可靠。综合能源服务商针对园区内工商业和居民用户的电、热、气等用能设备，提供终身技术维护的保修服务；支持预警管理、巡检管理、停供管理及工单管理等全面能源运维检修闭环管理；依托运维检修移动客户端，实现线上派单、接单，线下快速到位巡检、现场勘察、数据上传等服务；开展园区用户侧能源代维、运维、抢修、紧急救援、实物资产寿命管理等精准化和专业化服务。
[0078]
s42：清洁化服务需求指标：针对园区内高污染、重排放用户，应积极应对气候变化，改善园区生态环境质量，实现能源与环境的绿色和谐和园区的可持续发展。具体包括：
[0079]
(1)分布式能源服务
[0080]
分布式能源具有污染排放低、就地利用等优势，是能源利用的主要方式。针对分布式能源投融资难、利用率低等困难，综合能源服务商提供分布式能源投融资、设计咨询等解决方案，促进园区绿色清洁发展。如投融资服务、分布式能源的资源评估、设计咨询、方案优选等专业服务。
[0081]
(2)代理能源衍生品交易
[0082]
除了能源消费价值，风光等清洁能源环境和社会价值，通过提供售卖自愿减排量、绿色电力证书等能源衍生品交易，打造清洁低碳的绿色园区。
[0083]
s43：高效化服务需求：针对园区内高能耗和粗放型能源消费方式，应促进能源梯级和循环利用，提高资源配置效率，形成节约高效的园区能源消费体系。具体包括：
[0084]
(1)合同能源管理
[0085]
与用户签订服务合同，确定节能目标，对用能设备节能改造和运营维护，以节能效益垫付节能成本，实现能效提升。通过节能效益分享、节能量保证、节能费用托管等方式开展综合能源服务。
[0086]
(2)电能替代服务
[0087]
综合能源服务商推广应用电能替代技术，提供投融资、设计咨询等解决方案，利用电能代替燃煤等传统能源消费方式，提升园区综合能效和电气化水平。
[0088]
s44：智能化服务需求：互联网、人工智能等技术将深刻改变园区内生产和生活方式，智能家居、智能楼宇、智能工厂、智能物流等新场景不断涌现，能源消费将相应催生新需求。具体包括：
[0089]
(1)智能能量管理
[0090]
面向智能家居、智能楼宇和智能工厂等场景，综合能源服务商通过智能终端采集仪表和传感器数据，与能量管理平台双向通信，对用能设备运行状态进行动态监测和分析诊断，自适应采取相应控制、预警和保护措施。
[0091]
(2)大数据信息服务
[0092]
综合能源服务商针对园区用户的属性特征和效用价值，开展用户自由索引、信息平台发布、智能推送定制、专业人工咨询等多元信息服务模式，充分利用信息资源为园区用户提供专业服务。
[0093]
s45：经济化服务需求：有效降低园区内终端用户的用能成本，减轻经济负担，为园区内工商业用户营造良好的经济发展环境。具体包括：
[0094]
(1)综合能源零售套餐
[0095]
综合能源服务商根据园区内用户的用能规律和经济行为，和不同用户之间的互补特性，定制涵盖电/热/气等不同类型能源、年/季/月等不同时间期限和固定/分时/阶梯等不同价格机制的差异化综合能源零售套餐，激发园区用户的价格响应弹性，引导经济合理用能，降低其用能成本。
[0096]
(2)代理购售能源交易
[0097]
综合能源服务商与分布式能源和终端用户签订委托-代理协议，代理能源用户参与外部能源市场交易。
[0098]
s5：基于综合能源服务效用价值评估方法，根据综合能源服务指标对综合能源服务的服务成本和服务效用进行成本效用分析。
[0099]
s51：根据固定成本和可变成本计算综合能源的服务成本c
i,ca
，其中，固定成本包括人工费用、环境成本费用、固定资产折旧费用及其他固定成本，可变成本通过单位可变成本及能源服务容量进行计算。
[0100]
具体公式为：
[0101]ci,ca
＝fi vi，
[0102]fi
＝∑li ei ai ri，
[0103]
其中，fi为固定成本，vi为可变成本，li为人工费用，ei为环境成本费用，ai为固定资产折旧费用，ri为其他固定成本。
[0104]
可变成本vi与单位可变成本σi及能源服务容量cai有关：
[0105]
vi＝cai×
σi。
[0106]
s52：综合能源的服务效用y
i,ca
根据综合能源服务的单位效用与能源服务容量计算：
[0107]yi,ca
＝cai×
ρi，
[0108]
其中，ρi为综合能源服务的单位效用，cai为能源服务容量。
[0109]
s6：根据成本效用分析结果构建综合能源服务定量模型。具体的，通过定制用户综合能源服务定量模型，可结合体现用户用能时间性、季节性等数据，对于用户潜力进行评估。针对用能减少变化，形成负向潜力，针对用能增加变化形成正向用户潜力。
[0110]
s61：根据多元用户用能行为特征，分析类型用户用能需求特征，结合多种因素，考虑综合能源服务效用价值，建立综合能源服务容量。
[0111]
s611：针对综合能源服务容量的针对性和准确性，确定能源服务容量所针对的能源用户。
[0112]
s612：根据能源用户用能行为匹配相应综合能源服务，其中匹配的相应综合能源服务包括能源服务推送优先级、能源服务容量和能源服务内容；其中，能源服务推送优先级与服务容量内容匹配根据用户能源数据聚类结果进行计算，具体的，通过聚类结果形成用户使用能源类型、服务容量及服务内容数据，能源服务推送优先级根据用户各能源类型使用频度由高到低进行排序，形成推送优先级。结合用户该种能源类型使用容量与服务内容，以打捆方式向用户进行推送。
[0113]
在一种具体的实施方式中，对能源用户进行日均用能量矩阵排序：
[0114]
[ca
τ1
,ca
τ2
,ca
τ3
,
…
,ca
τ(i-1)
,ca
τi
]，ca
τ1
表示第τ种能源日均用电量最小的用户，ca
τ2
表示的日均用电量仅次于ca
τ1
最小的用户，依次排序至第τ种能源日均用能量最大的用户ca
τi
，τ表示第τ种能源类型的用能容量。
[0115]
s613：根据匹配的综合能源服务计算综合能源服务容量。
[0116]
本实施例以用能量最大用户的月度综合能源服务容量为例，根据能源用户日均用电量，确定该种能源月度用能容量的平均数中位数以及四分为数三种综合能源服务容量。
[0117]
s62：根据成本效用分析结果结合用户选择概率选择综合能源服务容量下能源服务效用与能源服务成本之差的最大值，得到综合能源服务定量模型，其中，用户选择概率p
τi
＝u
t,i
/∑u
t,i
，u
t,i
为用户选择第τ种能源的次数。
[0118]
max[p
τi
×
ca
τi
(c
i,ca-y
i,ca
)]。
[0119]
实施例二：
[0120]
本发明实施例二提供了一种基于用户画像的综合能源服务分析系统，如图2所示，包括：
[0121]
用户数据分析模块，被配置为获取综合能源系统中用户的能源数据，并对能源数据进行分类和处理；
[0122]
用户画像构建模块，被配置为根据用户的能源数据提取用户用能特征，构建多维度用户用能行为画像；
[0123]
能源服务需求模块，被配置为基于用户用能行为画像确定综合能源服务指标；
[0124]
基于综合能源服务效用价值评估方法，根据综合能源服务指标对综合能源服务的服务成本和服务效用进行成本效用分析；
[0125]
综合能源服务生成模块，被配置为根据成本效用分析结果构建综合能源服务定量模型，利用综合能源服务定量模型对用户潜力进行评估。
[0126]
实施例三：
[0127]
本发明实施例三提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例一所述的基于用户画像的综合能源服务分析方法中的步骤。
[0128]
实施例四：
[0129]
本发明实施例四提供了一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例一所述的基于用户画像的综合能源服务分析方法中的步骤。
[0130]
以上实施例二、三和四中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
[0131]
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
[0132]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。